课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning
在数字时代，数据的价值无可置疑。随着人工智能的发展，数据分析成为了企业和个人决策的重要依据。Coursera上的《机器学习探索性数据分析》课程，作为IBM机器学习专业证书的第一门课程，为学习者奠定了坚实的基础。
本课程的目标是使学生认识到高质量数据的重要性。通过本课程，您将学习如何从多个数据源（如SQL和NoSQL数据库）提取数据，清理数据，应用特征工程，并最终为初步分析和假设检验做好准备。
课程大纲：
- 现代人工智能的简史及其应用：该模块对人工智能及机器学习进行了快速介绍，并回顾了现代AI的简史，探索了AI和机器学习在各种商业场景中的应用。
- 数据的提取与清理：学习如何从不同数据源获取数据，并进行清理以确保数据质量。
- 探索性数据分析与特征工程：深入学习如何进行探索性分析，以可视化的方式确认数据是否已为机器学习建模做好准备。
- 推断统计与假设检验：介绍推断统计和假设检验的基本概念，帮助学习者对数据质量进行评估，并验证商业直觉。
- （可选）荣誉项目：在该项目中，您可以应用在课程中学到的所有技术，选择一个数据集并进行数据清理、特征工程、探索性数据可视化及假设检验。
在课程结束时，您应该能够从多个数据源提取数据，并运用所学的分析技术进行数据探索与假设测试，这对任何从事数据科学或相关领域的人士都是一项重要的技能。
总之，此课程不仅适合初学者，也对希望深化数据分析技能的学习者极具价值。课程内容严谨，案例丰富，能够帮助学习者在实际工作中将理论知识应用于实践。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning